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文檔簡介
1、該文對支持向量機的研究主要是圍繞兩個方面展開的:一是利用支持向量機進行紋理圖象分類,SVM主要是支持向量機的訓練算法問題;二是綜合利用以上研究成果和結論,研究新的支持向量機算法,并將之應用于靜態(tài)圖象目標檢測問題.該文的主要內容和創(chuàng)新如下:1.分析了SVM模型建立的問題.2.提出了基于方差和SVM的組合分類方法,在此基礎上又提出了基于svM和距離度量的ISD算法.3. 提出了模糊支持向量機FSVM,并提出了基于核方法的隸屬度確定策略. 4
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